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消费类电子产品发生了巨大变化。原先只在台式机中使用的处理密集型的图像增强、计算图像学和计算机视觉算
法，如今正向带摄像头功能的智能手机、平板电脑、可穿戴设备及其他嵌入式移动设备进军。这一趋势使得目前的
底层硬件能力达到极限，无法再适应性能、空间和功耗方面的需求，但我们看到的这些依然只是冰山一角。
移动图像和视觉近来的发展考验着这些设计极限，其中最明显的例子是双摄像头智能手机，这种手机配备有为实现
3D视觉及扫描功能的摄像头和整条信号处理链条，以及其他许多图像增强功能。消费者可能认为自己已经更加接近
理想的“摄像头+手机”融合解决方案，但设计人员和设备制造商很清楚，这样的解决方案是两相妥协的结果，因为虽
然算法越来越先进，但所依赖的仍是原有硬件。
这类硬件，通常包括CPU和GPU，在当初设计时并非用于支持此类处理密集型图像算法，因此这会迫使开发者在功
能和图像质量方面做出妥协，以便与硬件的处理能力相匹配。即便如此，总体应用仍存在功耗过大的问题，极大缩
减了电池的续航能力，即便是不太敏感的用户也发现耗电实在太快了。
为了满足客户对更多功能的需求以及制造商对差异化的需求，算法越来越新，也日趋复杂，因此为使功能与可接受
的电池续航能力之间保持微妙的平衡，必须找到替代底层视觉处理架构的方法。这种替代方法依赖于采用专用的片
上视觉处理器，这种处理器能够处理目前及未来的复杂图像和视频算法。准确地说，CEVA-XM4就是这种全新设计
的完全可编程处理器，用于加速处理要求最为严苛的图像和计算机视觉算法。
本文件概述了CEVA-XM4处理器的功能、架构、特点、目标应用、用例和代码示例。
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